AmongA e pesquisa em sistemas de IA multiagente. Por meio de uma API simples em Python, os usuários podem instanciar qualquer número de agentes de IA, cada um equipado com personas personalizadas, prompts e buffers de memória. Os agentes participam de ciclos de conversa configuráveis, suportando debates, brainstorming, tomada de decisão ou simulação de jogos. A estrutura integra-se perfeitamente com as principais APIs de LLM (ex.: OpenAI, Anthropic), permitindo interação baseada em mensagens e registro de transcrições. Desenvolvedores podem estender comportamentos personalizando papéis de agentes, controlando a lógica de turnos e conectando fontes de dados externas. AmongAIs também fornece utilitários para análise de sentimento, avaliação por pontuação e replay de sessões. Ideal para equipes que exploram comunicação emergente, geração colaborativa de ideias e testes de coordenação de trabalhadores digitais em ambientes de pesquisa e produção.

Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.

OpenSpiel oferece uma ampla gama de ambientes, desde jogos de matriz simples até jogos de tabuleiro complexos como Xadrez, Go e Poker, e implementa vários algoritmos de aprendizado por reforço e busca (por exemplo, iteração de valor, gradiente de política, MCTS). Seu núcleo modular em C++ e ligações Python permitem que usuários integrem algoritmos personalizados, definam novos jogos e comparem desempenho em benchmarks padrão. Projetado para extensibilidade, suporta configurações de agente único e múltiplo, permitindo o estudo de cenários cooperativos e competitivos. Pesquisadores utilizam OpenSpiel para prototipar algoritmos rapidamente, realizar experimentos em grande escala e compartilhar código reprodutível.